tensorflow :: operaciones :: ResourceSparseApplyAdagradDA

Actualice las entradas en '* var' y '* acumula' de acuerdo con el esquema de adagrad proximal.

Resumen

Argumentos:

• alcance: un objeto de alcance
• var: debe ser de una variable ().
• gradiente_acumulador: debe ser de una variable ().
• gradient_squared_accumulator: debe ser de una variable ().
• grad: El gradiente.
• índices: Un vector de índices en la primera dimensión de var y acum.
• lr: tasa de aprendizaje. Debe ser un escalar.
• l1: Regularización L1. Debe ser un escalar.
• l2: Regularización L2. Debe ser un escalar.
• global_step: número de paso de entrenamiento. Debe ser un escalar.

Atributos opcionales (consulte Attrs ):

• use_locking: Si es True, la actualización de los tensores var y acumuladores estará protegida por un bloqueo; de lo contrario, el comportamiento no está definido, pero puede mostrar menos contención.

Devoluciones:

• la Operation creada

Atributos públicos

Operation operation

 ResourceSparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step
)

 ResourceSparseApplyAdagradDA(
  const ::tensorflow::Scope & scope,
  ::tensorflow::Input var,
  ::tensorflow::Input gradient_accumulator,
  ::tensorflow::Input gradient_squared_accumulator,
  ::tensorflow::Input grad,
  ::tensorflow::Input indices,
  ::tensorflow::Input lr,
  ::tensorflow::Input l1,
  ::tensorflow::Input l2,
  ::tensorflow::Input global_step,
  const ResourceSparseApplyAdagradDA::Attrs & attrs
)

 operator::tensorflow::Operation() const 

Attrs UseLocking(
  bool x
)